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코스 개요
SPSS 시작하기
- SPSS 인터페이스와 기능 개요
- 대화 상자, 데이터 편집기 및 변수 뷰 사용법
- 데이터셋 가져오기, 내보내기 및 관리
데이터 준비 및 관리
- 변수와 측정 척도 이해
- 데이터 입력, 정리 및 변환
- SPSS에서 데이터베이스 생성 및 관리
문법 및 자동화 작업
- SPSS 명령 문법 소개
- 문법 스크립트를 사용하여 분석 자동화
- SPSS와 Python, R 통합
기술 통계 및 시각화
- 중심 경향 및 분산 측정
- 표준화 및 z-점수
- 표, 차트 및 인터랙티브 시각화 생성
추론 통계
- 가설 검정 및 통계적 유의성
- 상관 분석 및 회귀 분석
- t-검정, ANOVA 및 카이제곱 검정
SPSS를 통한 예측 모델링
- 선형 및 로지스틱 회귀 모델
- 결정 트리와 분류 모델
- 시간 시리즈 예측 및 생존 분석
고급 기술 및 응용
- 인자 분석 및 군집 분석
- 누락값 및 이상치 처리
- 마케팅, 건강 및 사회 과학 분야의 사례 연구
결과 보고 및 공유
- SPSS 출력 형식 지정 및 사용자 지정
- Word, Excel 및 PDF로 결과 내보내기
- 의사 결정을 위한 전문 보고서 작성
요약 및 다음 단계
요건
- 통계 및 데이터 분석 개념에 대한 기본 이해 (예: 변수, 가설, 유의성 등)
- Microsoft Excel 또는 유사한 스프레드시트 도구에 대한 숙련도
- 연구 방법 또는 데이터셋 작업 경험이 있으면 유익하지만 필수는 아님
대상
- 분석가
- 연구자
- 과학자
- SPSS 및 예측 분석에 대한 실무 기술을 습득하고자 하는 모든 이
14 시간
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어려운 주제를 쉽게, 사용자 친화적인 방식으로 설명합니다.
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The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.